地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法。該方法包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，土壤含水性提取，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別以及結(jié)果顯示四個部分，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括零線校正、小波變換、低通濾波；土壤含水性參數(shù)提取采用自回歸滑動平均譜估計方法對反射信號求功率譜，數(shù)據(jù)歸一化，再用主成分分析方法提取功率譜特征向量及特征值，構(gòu)造樣本特征向量數(shù)據(jù)庫；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別是用樣本特征向量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用訓(xùn)練成熟的網(wǎng)絡(luò)對待識別數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別；結(jié)果顯示將分類結(jié)果成圖顯示。本發(fā)明提出的用地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法實現(xiàn)了土壤含水性的自動快速分類識別，對土地檢測和土地復(fù)墾具有指導(dǎo)作用。
【專利說明】地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及解釋技術(shù)，特別涉及一種地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤 含水性分類識別的技術(shù)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)是通過發(fā)射高頻脈沖電磁波(頻率范圍在106~ 109Hz)進(jìn)行地下目 標(biāo)探測的一門科學(xué)。地質(zhì)雷達(dá)具有操作簡單、探測精度高、無損傷、采集速度快等特點，是目 前工程檢測和勘察最為活躍的技術(shù)方法，在巖土工程中的應(yīng)用日趨廣泛。
[0003] 地質(zhì)雷達(dá)資料處理在理論上屬于數(shù)字信號處理解釋的范疇。綜合解釋方法主要有 直接解釋方法和間接解釋方法。直接法是通過對雷達(dá)探測的原始數(shù)據(jù)做一些常規(guī)的處理， 根據(jù)雷達(dá)反射信號的強弱、相位特征、同相軸的變化等特征信息，再結(jié)合鉆探資料以及其他 相關(guān)地質(zhì)資料，直接對反射信號做出定量和定性解釋，但是面對比較復(fù)雜的地質(zhì)條件，很難 正確解釋被復(fù)雜化之后的外觀特征，而且由于地下介質(zhì)的復(fù)雜多變，回波信號往往具有時 變、非平穩(wěn)和隨機(jī)性的特點，所以采用隨機(jī)信號的分析處理方法對數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析，提取 探測物的自身結(jié)構(gòu)的特征向量，選取其中的主要成分，并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型保存復(fù)雜的非線 性映射信息，據(jù)此實現(xiàn)自動分類識別，這種資料解釋方法能夠很好的反映探測物的主要特 征，而且能夠?qū)崿F(xiàn)自動解釋，快速高效。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于針對地質(zhì)雷達(dá)探測無法準(zhǔn)確快速實現(xiàn)土壤含水性分類的缺點， 提供一種地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法。
[0005] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案是： 地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法，其特征在于包含如下具體步驟： 1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理： 數(shù)據(jù)預(yù)處理的輸入數(shù)據(jù)為地質(zhì)雷達(dá)采集到的原始數(shù)據(jù)，首先將地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行零線 校正，然后進(jìn)行小波變換，最后進(jìn)行低通濾波，其輸出數(shù)據(jù)為完成預(yù)處理的數(shù)據(jù)； 2) 土壤含水性信息提取： 以步驟1)完成預(yù)處理之后的輸出數(shù)據(jù)作為此步的輸入數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行自回歸滑動平均 求功率譜，再進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，最后進(jìn)行主成分分析，提取土壤物性信息，存放于樣本數(shù)據(jù) 庫，此步完成以后的輸出數(shù)據(jù)為土壤含水性特征數(shù)據(jù)； 3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別： 以步驟2)完成處理后輸出的土壤含水性特征數(shù)據(jù)作為此步的輸入數(shù)據(jù)，將存放于樣本 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)輸入待訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用訓(xùn)練成熟的網(wǎng)絡(luò)完成待分類 數(shù)據(jù)的分類識別，此步完成后的輸出數(shù)據(jù)為待識別數(shù)據(jù)所屬類別號； 4) 結(jié)果顯示： 以步驟3)完成處理后輸出的待識別數(shù)據(jù)所屬類別號作為此步的輸入數(shù)據(jù)，對分類結(jié)果 進(jìn)行色階調(diào)制，繪制出探測區(qū)域土壤分類結(jié)果圖。
[0006] 所述的零線校正為：對地質(zhì)雷達(dá)采集到的每道數(shù)據(jù)進(jìn)行零線校正，去除儀器自身 的信號漂移噪聲；所述的小波變換為：對零線校正后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行小波變換，濾除高頻跳 變噪聲及外界高頻干擾噪聲；所述的低通濾波：對小波變換后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行低通濾波，濾 除信號的直流附近能量。
[0007] 所述的自回歸滑動平均求功率譜為：對預(yù)處理后地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)中的每道數(shù)據(jù)進(jìn)行 自回歸滑動平均功率譜變化，求得功率譜信息；所述的數(shù)據(jù)歸一化為：對功率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行 歸一化；所述的主成分分析為：對歸一化之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析；所述的提取土壤物 性信息為：把主成分分析后的主要特征向量作為土壤物性信息；所述的樣本數(shù)據(jù)庫為：把 得到的土壤物性信息存儲在特征數(shù)據(jù)庫中。
[0008] 所述的訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為：將特征數(shù)據(jù)庫中的特征數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直 到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成熟；所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別為：將預(yù)處理過后的待預(yù)測分類的雷達(dá)數(shù)據(jù)輸 入訓(xùn)練成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識別，給出所屬類別號。
[0009] 所述的色階調(diào)制為：對步驟3)得到的分類結(jié)果進(jìn)行色階調(diào)制，每一類對應(yīng)一個顏 色值；所述的繪制土壤分類結(jié)果圖為：利用調(diào)制好的色階將分類結(jié)果成圖顯示，圖像可以 直觀顯示探測區(qū)域土壤含水性分類示意圖。
[0010] 本發(fā)明的有益效果是：基于地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)，在土壤含水性分類識別方面提供了一 種土壤含水性分類識別的技術(shù)方法，和傳統(tǒng)鉆探取樣測試方法相比，節(jié)約了成本，實現(xiàn)了小 范圍尺度上的探測識別，而且通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了快速自動識別，極大提高了效率。為實 際探測提供了一種準(zhǔn)確高效的技術(shù)手段。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0011] 圖1為資料處理解釋流程框圖。
[0012] 圖2為地質(zhì)雷達(dá)探測曲線圖，其中（a)為原始數(shù)據(jù)曲線；（b)為零線校正后數(shù)據(jù)曲 線；（c)為小波變換后數(shù)據(jù)曲線；（d)為低通濾波后數(shù)據(jù)曲線。
[0013] 圖3為功率譜變換比較圖，其中（a)為經(jīng)典傅里葉變換得到的功率譜圖，（b)為自 回歸滑動平均功率譜估計得到的功率譜圖。
[0014] 圖4為不同含水性對應(yīng)功率譜圖，其中（a)為含水率為20%對應(yīng)的功率譜圖，（b) 為含水率為30%對應(yīng)的功率譜圖，（c)為含水率為40%對應(yīng)的功率譜圖。
[0015] 圖5為地質(zhì)雷達(dá)探測原始剖面圖像。
[0016] 圖6為地質(zhì)雷達(dá)預(yù)處理后的剖面圖像。
[0017] 圖7為成像色階表。
[0018] 圖8為地質(zhì)雷達(dá)探測土壤含水性的分類剖面圖。

【具體實施方式】
[0019] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述： 圖1是本發(fā)明地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別技術(shù)方法的資料處理解釋流程 框圖。各步驟具體實施細(xì)節(jié)如下： 1.數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是在土壤含水性信息提取之前進(jìn)行各種干擾信號的去除，保證土壤 含水性響應(yīng)特征提取的可靠性。圖5是地質(zhì)雷達(dá)采集的原始數(shù)據(jù)剖面圖像，圖6是經(jīng)過預(yù) 處理后的地質(zhì)雷達(dá)剖面圖像，具體實施如下： 首先將采集到的地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行零線校正，去除儀器自身的信號漂移噪聲，圖2 (a) 原始信號，圖2 (b)是信號零線校正后的信號，實施的方法如下：計算信號均值，用原始信號 值減去所求的均值。
[0020] 其次，對零線校正后的曲線進(jìn)行小波變換，壓制高頻噪聲，用Moret小波函數(shù)，尺 度參數(shù)為2,變換結(jié)果參見圖2 (c)。
[0021] 最后，對小波變換后的信號進(jìn)行低通濾波，排除信號直流分量的干擾，低通濾波參 數(shù)為25MHz，濾波后結(jié)果參見圖2 (d)。

【權(quán)利要求】
1. 地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法，其特征在于包含如下具體步 驟： 1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理的輸入數(shù)據(jù)為地質(zhì)雷達(dá)采集到的原始數(shù)據(jù)，首先將地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行零線 校正，然后進(jìn)行小波變換，最后進(jìn)行低通濾波，其輸出數(shù)據(jù)為完成預(yù)處理的數(shù)據(jù)； 2) 土壤含水性信息提取 以步驟1)完成預(yù)處理之后的輸出數(shù)據(jù)作為此步的輸入數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行自回歸滑動平均 求功率譜，再進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，最后進(jìn)行主成分分析，提取土壤物性信息，存放于樣本數(shù)據(jù) 庫，此步完成以后的輸出數(shù)據(jù)為土壤含水性特征數(shù)據(jù)； 3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別 以步驟2)完成處理后輸出的土壤含水性特征數(shù)據(jù)作為此步的輸入數(shù)據(jù)，將存放于樣本 數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)輸入待訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用訓(xùn)練成熟的網(wǎng)絡(luò)完成待分類 數(shù)據(jù)的分類識別，此步完成后的輸出數(shù)據(jù)為待識別數(shù)據(jù)所屬類別號； 4) 結(jié)果顯示 以步驟3)完成處理后輸出的待識別數(shù)據(jù)所屬類別號作為此步的輸入數(shù)據(jù)，對分類結(jié)果 進(jìn)行色階調(diào)制，繪制出探測區(qū)域土壤分類結(jié)果圖。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法，其特征 在于，步驟1)中，所述的零線校正為：對地質(zhì)雷達(dá)采集到的每道數(shù)據(jù)進(jìn)行零線校正，去除儀 器自身的信號漂移噪聲；所述的小波變換為：對零線校正后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行小波變換，濾除 高頻跳變噪聲及外界高頻干擾噪聲；所述的低通濾波：對小波變換后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行低通濾 波，濾除信號的直流附近能量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法，步驟2) 中，所述的自回歸滑動平均求功率譜為：對預(yù)處理后地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)中的每道數(shù)據(jù)進(jìn)行自回 歸滑動平均功率譜變化，求得功率譜信息；所述的數(shù)據(jù)歸一化為：對功率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一 化；所述的主成分分析為：對歸一化之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析；所述的提取土壤物性信 息為：把主成分分析后的主要特征向量作為土壤物性信息；所述的樣本數(shù)據(jù)庫為：把得到 的土壤物性信息存儲在特征數(shù)據(jù)庫中。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法，步驟3) 中，所述的訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為：將特征數(shù)據(jù)庫中的特征數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練成熟；所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識別為：將預(yù)處理過后的待預(yù)測分類的雷達(dá)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練 成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識別，給出所屬類別號。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)實現(xiàn)土壤含水性分類識別的技術(shù)方法，步驟4) 中，所述的色階調(diào)制為：對步驟3)得到的分類結(jié)果進(jìn)行色階調(diào)制，每一類對應(yīng)一個顏色值； 所述的繪制土壤分類結(jié)果圖為：利用調(diào)制好的色階將分類結(jié)果成圖顯示，圖像可以直觀顯 示探測區(qū)域土壤含水性分類示意圖。
【文檔編號】G06N3/02GK104143115SQ201410286867
【公開日】2014年11月12日 申請日期:2014年6月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月25日
【發(fā)明者】楊峰, 杜翠, 喬旭, 馮澤權(quán), 夏云海 申請人:中國礦業(yè)大學(xué)(北京)